基于MFC的手写体识别，使用微软的提供的接口，具体见本人博客。

实验的训练集选择为mnist数据集的20000张像素为28*28的手写体，10000张像素为28*28的手写体中选择2000张作为验证集，8000张作为实验的测试集。 实验在验证集上选择超参数5个学习率要求，选择最高的模型 此时我们固定其他参数做五组不同的实验查看验证集的准确率结果，由于在步骤2中使用的批量是150 所以要在其周围寻找比较合适的批量个数。实验中固定其他参数，使用不同的学习率进行实验，由于在步骤2中我们已经选择了效果比较的的学习率为0.0001 ,步骤3中我们已经选择了效果比较的的小批量为100则以此为基础，固定其他参数，进行实验。实验中固定其他参数，使用不同的卷积神经网络时卷积核的大小进行实验

刚刚从事人工智能深度学习的大学生，工作人员，资源中详细分解了卷积神经网络，网络收敛拟合，精度达到98以上。 数据集训练集、验证集、测试集选择 实验的训练集选择为mnist数据集的60000张像素为28*28的手写体 有图片 训练拟合 报告说明

2021数字手写体练字帖.pdf

基于python编写，包含手写体识别项目的代码和完整数据集，可直接运行

MNIST官网手写体数据集，可用于机器学习、模式识别算法，完整版本。

手写体数字识别是一个跨学科的复杂问题，综合了图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的知识，其识别过程一般包含图像预处理、特征提取、分类器的设定及其后处理等组成

MNIST手写体数据集.mat格式，深度学习测试

python入门数字手写体识别，用python编程实现基于tensorflow的数字手写体识别的识别部分，

1、共有10数据集，下载之后保存在磁盘中（最好放在你代码执行目录下，方便后期使用。）如新建一个文件夹D:*****\MNIST_data存放数据。 train-images-idx3-ubyte.gz: training set images (9912422 bytes) train-labels-idx1-ubyte.gz: training set labels (28881 bytes) t10k-images-idx3-ubyte.gz: test set images (1648877 bytes) t10k-labels-idx1-ubyte.gz: test set labels (4542 bytes) 2、此数据集中， 训练样本：共5000个